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随着互联网的不断发展，大数据技术在各个行业都有不同程度的应用，而今天我们就通过案例分析来了 一下，数据仓库的概念与大数据架构方法。
要理解数据仓库的概念，需要从与数据库的系统的对比来看。
数据库是作为“所有处理的单一数据源”出现和定义的。
数据库的出现有两个驱动因素，一是70年代以前大量应用程序和主文件的分散存放导致一片混乱和大量冗余数据。二是直接存取存储设备的出现使得按记录寻址成为可能。基于DBMS的在线事务处理为商业发展开辟全新的视野。
数据库系统的设计目标是事务处理。数据库系统是为记录更新和事务处理而设计，数据的访问的特点是基于主键，大量原子，隔离的小事务，并发和可恢复是关键属性，大事务吞吐量是关键指标，因此数据库的设计都反映了这些需求。
数据仓库的设计目标是决策支持。历史的，摘要的，聚合的数据比原始的记录重要的多。查询负载主要集中在即席查询和包含连接，聚合等操作的复杂查询。
相对于数据库系统来说，查询吞吐量和响应时间比事务处理吞吐量重要的多。
数据仓库的本质是把数据变小，一般有两个方法：
一是通过抽取，转换，加载，清洗。
二是通过pre-aggregation获得数据的一份单独拷贝。因此数据仓库被定义为：
为了方便查询分析，把数据从关系数据库中单独拷贝一份出来，然后通过ETL或者ELT转换。
对于大数据，仅仅简单构建一个数据仓库是不够的。数据应该如何结构化才能更便于分析?数据库和分析工具应该如何设计才能更高效的处理大数据?
意识到大数据固有的时间属性和空间属性，是我们理解关系数据库处理大数据时存在性能问题的重要前提。
如果说数据是我对世界的观察记录的话，大数据是我们对世界在时间和/或空间维度的重复观察。这就是大数据的时空特点，也是数据仓库多维模型的构建原理。
当今的主流数据库模型是关系数据库，并且该模型显式地忽略表中的行的顺序。这将不可避免导致应用以非顺序的方式查询数据。
在这种情况下，传统的数据架构可以通过引入缓存的方式缓解性能问题，而大数据则会大大放大了次优访问模式对性能的影响。
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2025-02-12
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